计量习题02
计量地理学第二次作业
t0.005(45) =2.6896
t12.3
r12.3
1 r 2 12.3
9.1767
同理： t12.41=6.994
t13.2=30.735
t13.4=12.4348
t14.2=18.6361
1
计量地理学第二次作业
t14.3=7.9959 t23.1=-5.9538 t23.4=2.1686 t24.3=1.665 t34.1=-2.67 t34.2=10.7018
=0.9983
r13.24=0.9994 r14.23=0.9985 r23.14=-0.9969 查表知： f=48-3-1=44, t0.005(44) =2.6923
r24.13=-0.9955
r34.12 =-0.9952
t12.34
同理：
r12.34
1 r 2 12.34
* 44 114.3597
二者之间呈非线形相关关系 2）设双曲线
1 b 1 1 a ，令 y ' ， x ' ，转化为线形形式 y ' a bx ' y x y x
a d b 0.1515 0.1923 0.2083 0.2564 0.2703 0.3125 y 0.4167 0.4348 0.4762 0.4348 0.5882 0.6667 0.3674 1 1 1 1 1 1 x 1 1 1 1 1 1 1.25 0.7143 0.5 0.3704 0.303 0.2439 0.1786 0.1538 0.1408 0.1299 0.1205 0.1087
计量习题答案
第一章习题解答1．怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化中发挥重要作用。
答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学向更加精密更加科学发展的表现，反映了社会化大生产对各种经济问题和经济活动进行精确数量分析的客观要求。
毫无疑问，我国经济的发展需要科学化和现代化，要真正成为一门科学，成为一门能够指导中国社会主义市场经济体制的建立和经济发展的科学，那么重要的内容之一就是要学习代西方经济学先进的研究方法。
这就需要我们多学习多研究计量经济学，把计量经济学的方法原理运用到实际的经济活动中去，从实践中不断探索和发展计量经济学。
2．理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？P23．怎样理解计量经济学与理论经济学、数理经济学、经济统计学的关系？P3~44．假如你是中国人民银行的顾问，需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议，你将考虑哪些因素？你认为可以怎样运用计量经济学的研究方法？答：可以考虑以下因素：投资规模、通货膨胀、物价总水平、失业率、就业者人数及其受教育程度、资本存量、技术进步，国民生产总值等等；我们从这些所有因素中选择一些因素，比如投资规模、劳动人口数、技术进步速度、通货膨胀率对国民生产总值回归，建立回归方程；收集数据；作回归；然后检验、修正；5．你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？答：（1）时间序列数据如：每年的国民生产总值、各年商品的零售总额、各年的年均人口增长数、年出口额、年进口额等等；（2）截面数据如：西南财大2002年各位教师年收入、2002年各省总产值、2002年5月成都市各区罪案发生率等等；（3）混合数据如：1990年~2000年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等；（4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年数是否达到10年等等。
计量经济学习题集
计量经济学习题集1双对数模型LNY=LN β0+β1LNX+µ中，参数β1的含义是AY 关于X 的增长率 BY 关于X 的发展速度 CY 关于X 的弹性D Y 关于X 的边际变化 2设K 为回归模型中的参数个数，n 为样本容量。
则对多元线性回归⽅程进⾏显著性检验时，所⽤的F 统计量可表⽰为（） A )1_/()_/(K RSS k n ESS B. 3回归分析众使⽤的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最⼩⼆乘准则是指A 使y4回归模型中具有异⽅差性时，仍⽤OLS 估计模型，则以下说法正确的是A 参数估计值是⽆偏⾮有效的B 参数估计量仍具有最⼩⽅差性C 常⽤F 检验失效D 参数估计量是有偏的判断题：1\简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的2在模型中引⼊解释变量的多个滞后项容易产⽣多重共线性3DW 检验众的d 值在0到4之间，数值越⼩说明模型随机误差项的⾃相关度越⼩，反之则越⼤。
4\在计量经济模型中，随机扰动项与残差项⽆区别5在经济计量分析中，模型参数⼀旦被估计出来，就可将估计模型直接运⽤于实际的计量经济分析。
经济计量模型是指（）A 投⼊产出模型B 数学规划模型C 包含随机⽅程的经济数学模型D 模糊数学模型10、在回归模型中，正确地表达了随机扰动项序列相关的是（ A ）A. COV (µ i ,µ j ) ≠ 0, i ≠ jB. COV (µ i , µ j ) = 0, i ≠ jC. ( , ) 0, i j COV X X = i ≠ jD. COV ( X i ,µ j ) ≠ 0, i ≠ j9、对于有限分布滞后模型t t t t k t k t Y = + X + X + X + + X + u ? ? ? αβ 0 β 1 1 β 2 2 β在⼀定条件下，参数iβ可近似⽤⼀个关于i 的阿尔蒙多项式表⽰（i = 0,1,2,,m ），其中多项式的阶数m 必须满⾜（ A ）A ．m < kB ．m = kC ．m > kD ．m ≥ k4、在给定的显著性⽔平之下，若DW 统计量的下和上临界值分别为d L 和d U ,则当 L U dA.存在⼀阶正⾃相关B.存在⼀阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定5、在线性回归模型中,若解释变量X 1i 和X 2i 的观测值成⽐例,即有X 1i = kX 2i ,其中 k 为⾮零常数,则表明模型中存在( B )A. 异⽅差B. 多重共线性C. 序列⾃相关D. 设定误差11、在DW 检验中，存在负⾃相关的判定区域是（ A ）A. 4- d l ﹤ d ﹤4B. 0﹤ d ﹤d lC. d u ﹤ d ﹤4- d uD. d l ﹤ d ﹤d u ,4- d u ﹤ d ﹤4- d l14、下列说法不正确的是（ C ）A.⾃相关是⼀种随机误差现象B.⾃相关产⽣的原因有经济变量的惯性作⽤C.检验⾃相关的⽅法有F 检验法D.修正⾃相关的⽅法有⼴义差分法15、利⽤德宾h 检验⾃回归模型扰动项的⾃相关性时，下列命题正确的是（B ）A. 德宾h 检验只适⽤⼀阶⾃回归模型B. 德宾h 检验适⽤任意阶的⾃回归模型C. 德宾h 统计量渐进服从t 分布D. 德宾h 检验可以⽤于⼩样本问题16、对联⽴⽅程组模型估计的⽅法主要有两类，即（ A ）A. 单⼀⽅程估计法和系统估计法B. 间接最⼩⼆乘法和系统估计法C. 单⼀⽅程估计法和⼆阶段最⼩⼆乘法D. ⼯具变量法和间接最⼩⼆乘法18、调整后的判定系数R2 与判定系数R2 之间的关系叙述不正确的有（ A ）A. R2 与R2均⾮负C.判断多元回归模型拟合优度时，使⽤R2D.模型中包含的解释变量个数越多，R 2 与R2 就相差越⼤E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数⼤于1，则R2 < R219、加权最⼩⼆乘法是（ C ）的⼀个特例A.⼴义差分法B.普通最⼩⼆乘法C.⼴义最⼩⼆乘法D.两阶段最⼩⼆乘法第九套⼀、单项选择题1、在满⾜经典假定条件的回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ）A．被解释变量和解释变量均为⾮随机变量B. 被解释变量和解释变量均为随机变量C．被解释变量为随机变量，解释变量为⾮随机变量D. 被解释变量为⾮随机变量，解释变量为随机变量2、根据样本资料估计得出⼈均消费⽀出Y对⼈均收⼊X的回归模型为ln i Y=2.00+0.75lnXi，这表明⼈均收⼊每增加1％，⼈均消费⽀出将增加（ B ）∧A. 0.2%B. 0.75%C. 2%D. 7.5%3、回归分析中使⽤的距离是点到直线的垂直坐标距离。
计量经济学习题集 第二章
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。
同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一，若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。
Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为β+μβkids=educ+1（1）随机扰动项μ包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
计量经济学习题2
第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型一、内容提要本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。
主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。
只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。
重点：一、基本假设、估计方法以及检验程序。
与一元回归分析相比，引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。
二、将线性回归模型拓展到非线性回归模型非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。
这里需要注意各回归参数的具体经济含义。
二、典型例题分析1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为fedu medu sibs edu 210.0131.0094.036.10++-=R 2=0.214edu —受教育年数，sibs —该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu 与fedu 分别为母亲与父亲受教育年数。
问：（1）sibs 是否具有预期的影响？为什么？若medu与fedu 保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs 增加多少？（2）请对medu 的系数给予适当的解释。
（3）如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？解答：（1）预期sibs 对劳动者受教育的年数有影响。
因此在收入及支出预算约束一定的条件下，子女越多的家庭，每个孩子接受教育的时间会越短。
根据多元回归模型偏回归系数的含义，sibs 前的参数估计值-0.094表明，在其他条件不变的情况下，每增加1个兄弟姐妹，受教育年数会减少0.094年，因此，要减少1年受教育的时间，兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。
计量经济学 第二版 课后习题1-14章 中文版答案汇总
第四章习题 1.（1）22ˆ=TSR estScore T =520.4-5.82×22=392.36 （2）ΔTestScore=-5.82×(23-19)=-23.28即平均测试成绩所减少的分数回归预测值为23.28。
（3）core est S T =βˆ0 +βˆ1×CS =520.4-5.82×1.4=395.85 （4）SER 2=∑=-n i u n 1ˆ21i 2=11.5 ∴SSR=∑=ni u1ˆi 2=SER 2×(n-2)=11.5×(100-2)=12960.5 R 2=TSS ESS =1-TSSSSR =0.08∴TSS=SSR ÷(1-R 2)=12960.5÷(1-0.08)=14087.5=21)(Y ∑=-ni iY∴s Y 2=1-n 121)(Y ∑=-ni iY =14087.5÷(100-1)≈140.30∴s Y ≈11.932. （1）①70ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×70=176.39 ②65ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×65=156.69 ③74ˆ=Height eight W=-99.41+3.94×74=192.15（2）ΔWeight=3.94×1.5=5.91 （3）1inch=2.54cm,1lb=0.4536kg①eight Wˆ(kg)=-99.41×0.4536+54.24536.0×94.3Height(cm)=-45.092+0.7036×Height(cm)②R 2无量纲，与计量单位无关，所以仍为0.81 ③SER=10.2×0.4536=4.6267kg 3. （1）①系数696.7为回归截距，决定回归线的总体水平 ②系数9.6为回归系数，体现年龄对周收入的影响程度，每增加1岁周收入平均增加＄9.6 （2）SER=624.1美元，其度量单位为美元。
计量经济学习题1-2(学生)
∑ C. （Yi - Yˆ i）2 = 0 ;
∑ D. eiXi = 0 .
2.1.18 以 Y 表示实际观测值, Yˆ 表示回归估计值, 用 OLS 得到的样本回归直线 Yˆ i = βˆ0 + βˆ1Xi 满足( )
2
C. Yi = βˆ0 + βˆ1X i + ei
D. Yˆi = βˆ0 + βˆ1X i
2.1.4 最小二乘准则是指( )达到最小值的原则确定样本回归方程
∑ ∑ ∑ ∑ ( ) A. | （Yi − Yˆi）|; B. Yi − Yˆi ; C. max Yi − Yˆi ; D.
Yi − Yˆi 2
入总额(单位:亿元).
(2) St−1 = 4432.0 + 0.30Rt , 其中 St−1 为第 t −1 年底农村居民储蓄余额(单位:亿元), Rt 为第 t 年农村居民
纯收入总额(单位:亿元). 1.4.3 假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率, 这对当地房价有何影响? (请你运用计量经济 学的思想对其进行分析) 第二章 1 单选题 2.1.1 在回归分析中, 定义的变量满足( ) A. 解释变量和被解释变量都是随机变量; B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C. 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 2.1.2 样本回归函数的表达式( )
C. 2004 年全国 31 个省市自治区的工业产值; D. 2004 年 30 个重点调查城市的工业产值;
E. 2004 年全国国内生产总值的季度数据.
北师大版数学二年级上册-07六 测量-031米有多长-习题02
1米有多长一、单选题1.小敏身高95厘米,小亮身高1米,小敏和小亮相比,( )。
A. 小敏高B. 小亮高C. 一样高D. 不能确定2.一根跳绳长( )。
A. 4厘米B. 40厘米C. 4米D. 40米3.5名同学参加跳远比赛，成绩分别是：小明188厘米、小刚2.05米、小枫2.1米、晨晨190厘米、小雨203厘米。
得第一名的是（）。
A. 小雨B. 小枫C. 小刚4.与2.05米长度不相等的是（）A. 2米5厘米B. 2005厘米C. 205厘米D. 20分米5厘米二、判断题5.一棵树高约6米。
6.教室宽约6米。
7.小刚的身高153厘米。
8.5厘米= 米。
三、填空题9.填上合适的计量单位．（1）一座居民楼约高20________．（2）一个苹果约重125________．10.在米尺上，从刻度“0”到“100”是________厘米，也就是________米。
11.计量长方体的长、宽、高要用________单位，计量它的表面积要用________单位，计量它的体积要用________单位．12.小明同学伸开两臂的长大约是________米。
13.物体长度是4厘米，一端对齐尺子0刻度，另一端对齐________刻度四、解答题14.已知长方形ABCD，量出AB与DC、AD与BC之间的距离．15.下面的线段长几厘米?2厘米5厘米8米五、综合题16.用小数表示下面文具的单价是多少元，长度各是多少米．单价24元5角，长54厘米（1）单价________元（2）长________米六、应用题17.丽丽家离学500米，她已经走了150米，再走多远就到学校了？参考答案一、单选题1.【答案】B【解析】【解答】因为1米=100厘米，95厘米＜100厘米，所以95厘米＜1米，小亮高.故答案为：B.【分析】根据1米=100厘米，化成相同的长度单位后，再比较数的大小，据此解答.2.【答案】C【解析】【解答】一根跳绳长4米.故答案为：C.【分析】根据对长度单位的认识，结合生活实际情况可知，一根跳绳的长度大约是几米，据此解答. 3.【答案】B【解析】【解答】188÷100=1.88（米），190÷100=1.9（米），203÷100=2.03（米）2.1米＞2.05米＞2.03米＞1.9米＞1.88米，小枫2.1米最远，得第一名的是小枫。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《计量经济学》
1
1、单项选择题
(1)
变量之间的关系可以分为两大类，它们是 （ A ）
A.函数关系和相关关系 B.线性相关关系和非线性相关关系 C.正相关关系和负相关关系 D.简单相关关系和复杂相关关系
(2)
相关关系是指（
D
）
A.变量间的非独立关系 B.变量间的因果关系 C.变量间的函数关系 D.变量间的不确定性的依存关系
ˆ 2.172664 Y 0.202298 X
t0.025(10-2)=2.306
32
X=45时消费的点预测值为：2.173+0.2023×45＝11.276
2 1 ( X X ) F ˆ t E (YF ) Y F /2 ˆ n ( X t X )2
( X F X ) 2 (45 29.3) 2 246.49
n 1 2 2 ( X X ) i X ( n 1)
2 10.49921 (10 1) 110.2334 9 992.1007
2 X
(X
i
X )2
1 246.49 E (YF ) 11.276 2.306 0.733038 10 992.1007
ˆ b ˆx ˆt b y 0 1 t
总成本y 产量x
80 12
44 4
51 6
70 11
61 8
26
X
12 4 6 11 8 X的均值
Y
80 44 51 70 61 Y的均值
XX
3.8 -4.2 -2.2 2.8 -0.2
Y Y
18.8 -17.2 -10.2 8.8 -0.2
( X X )(Y Y ) ( X X )2
19
②总体回归模型与样本回归模型有哪些区别与 联系?总体方差与样本参数方差的区别与联系?
总体回归模型用来模拟与描述总体变量间存在的关 系，而样本回归模型仅反映样本变量间的关系，由 于总体资料通常不可得，人们通常用部分来推断总 体，用样本模型来估计总体模型。 在经典假定下，总体方差是相同的，即针对任何一 个样本点或任何一个被解释变量的取值，其随机误 差项的离散程度相同，具有同方差性。而参数的方 差可以用总体方差来表示，即：
在95%的置信概率下，当收入水平为45百元时，YF的平均值在上述区间内
33
在95%的置信概率下，当收入水平为45百元时，YF 的区间
1 246.49 YF 11.276 2.306 0.733038 1 10 992.1007
14、15、16题的做法是类似的，略
34
(13) 有10户家庭的收入（x，百元）与消费（y， 百元）的资料如表。 要求： （1）建立消费(y)对收入(x)的回归直线。 （2）说明回归直线的代表性及解释能力。 （3）在95%的置信度下检验参数的显著性。 （4）在95%的置信度下，预测当x=45(百元)时， 消费（y）的可能区间
29
30பைடு நூலகம்
31
22
23
=2.1098
ˆ )b ˆ / t 15 / 3.1 4.84 s(b ˆ 0 0 b
0
ˆ)b ˆ / t 0.81 / 18.7 0.0433 s(b ˆ 1 1 b
1
ˆ t s(b ˆ ) 0.81 2.1098 b · 0.0433 1 /2 1
24
27
ˆ b ˆX ˆ b Y 0 1
ˆ 26.28 4.26X Y
当X＝10时
ˆ 26.28 42.6 68.88 Y
ˆ b0
ˆ b1
产量为0时的成本，即生产 的固定成本，即使没有产 量也必须支付的成本
边际成本，即产量增加 1单位时增加的总成本
28
家庭的收入与消费的资料
收入x 消费y 20 30 33 40 7 9 8 11 15 13 26 38 35 43 5 4 8 10 9 10
2
A
B
D
3
C
D
D
4
B
C B D
5
B
D
6
D
A
B
7
B
C
8
D D
A
C
9
B
B
B C
10
A
B
40.32/(25 2) 1.324
11
C
480.12(1 0.9938 ) /(28 2) 0.338
D BC
12
2、多项选择题
ACD
ABCDE
ABC
13
BE
AC
CDE
14
21
最小二乘估计量有哪些特性?高斯-马尔可 夫定理的内容是什么? (3) 决定系数R2说明了什么?它与相关系数有 何区别与联系? (4) 为什么要进行显著性检验?请说明显著性 检验的过程。 (5) 相关分析与回归分析有何区别与联系? (6) 影响预测精度的主要原因是什么?
(2)
18
总体随机误差项
ut 通常无法观测。为了使模 型估计具有较好的统计性质，计量经济研究 中对 ut 的分布作如下基本假定：
【假设1】零均值假定 【假设2】同方差假定 【假设3】非自相关假定 【假设4】解释变量 xt 与随机误差项 ut 不相关假定 【假设5】正态性假定 上述假定就是经典假定，又称高斯假定。 之所以需要经典假定，是为了保证参数估计量具有 良好的性质。如果模型满足这些基本假定，普通最 小二乘法就是一种适用的估计方法；否则，普通最 小二乘法就不再适用。
71.44 72.24 22.44 24.64 0.04 上述求和
14.44 17.64 4.84 7.84 0.04 上述求和
8.2
ˆ ( X i X )(Yi Y ) b 1 ( X i X )2
61.2
4.258929 26.27679
190.8
44.8
ˆ Y b ˆX b 0 1
正规方程之一
t0.005(30)=2.75 t0.005(60)=2.66
25
(12) 表中数据是从某个行业的5个不同的工厂收集 的，请回答以下问题： （1）估计这个行业的线性总成本函数:
ˆ 和 b ˆ （2）b 的经济含义是什么？ 0 1 （3）估计产量为10时的总成本。
某行业成本与产量数据
20
③什么是随机误差项?影响随机误差项的主要因素有 哪些?它和残差之间的区别是什么? 变量间如果存在不完全确定的相关关系，即对于一 个确定的解释变量的值，被解释变量的取值不确定。 这种情况下，就包含了随机误差项的影响。被解释 变量的随机性源自随机误差项。 而产生误差项的原因主要有以下几方面: 1. 模型中被忽略的影响因素造成的误差；2. 模型设 定不准确造成的误差；3. 变量的测量误差；4. 随机 因素 随机误差项是相对总体而言的，对于样本来说，被 解释变量的观测值与样本回归方程的拟合值之差称 为残差，可以把它看作是对随机误差项的估计，或 者说，残差是随机误差项在样本资料中的反映。
ABCDE
CDE
ABCE
15
ADE
CDE
ABCDE
16
ABCDE
ABCDE
17
3.简答题、分析与计算题
(1)回答下列问题 ①经典假设条件的内容是什么?为什么要对回归模 型规定经典假设条件? 简单线性回归模型的基本假定有两个方面：一是关 于变量和模型的假定；二是关于随机误差项 ut 统 计分布的假定。 对变量和模型首先假定在简单线性回归模型里，在 重复抽样中解释变量 xt 是一组固定的值；或者虽然 xt 是随机的，但与 ut 相互独立。其次是假定模型中 的解释变量 xt 无测量误差。此外还要假定模型对变 量和函数形式的设定是正确的，即无设定误差。